{"id":257532,"date":"2019-07-16T09:00:28","date_gmt":"2019-07-16T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/?p=257532"},"modified":"2019-07-15T09:17:20","modified_gmt":"2019-07-15T08:17:20","slug":"fa2-gestire-un-mare-di-dati-con-microsoft-azure","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/it-it\/transform-it-it\/manufacturing-it-it\/fa2-gestire-un-mare-di-dati-con-microsoft-azure\/","title":{"rendered":"Gestire un mare di dati con Microsoft Azure"},"content":{"rendered":"

Con 12.000 navi certificate, il lavoro di DNV GL <\/a>per garantire che siano costruite in modo sicuro e che rimangano altrettanto sicure dovrebbe essere molto pressante, soprattutto se si pensa alle oltre 50.000 ispezioni da effettuare ogni anno. Tuttavia, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico in Microsoft Azure, l’azienda non solo sta aumentando l’efficienza e la soddisfazione dei propri clienti, ma sta anche facendo crescere la propria attivit\u00e0. Azienda Microsoft da cima a fondo, DNV GL ha iniziato la trasformazione digitale del proprio business automatizzando i processi chiave.<\/p>\n

Clienti soddisfatti grazie ai dati unificati<\/h2>\n

Combinando grandi quantit\u00e0 di dati nuovi e storici di clienti e ispettori con algoritmi di apprendimento automatico e la potenza di Microsoft Azure, DNV GL \u00e8 in grado di mantenere le promesse fatte ai clienti e migliorare l’efficienza operativa.<\/p>\n

L’effetto innovativo dell’apprendimento automatico<\/h2>\n

Dall’indirizzamento delle query tecniche dei clienti, alla disponibilit\u00e0 degli esperti giusti in pochi secondi, sino alla corrispondenza di diagrammi complessi con i documenti relativi, l’automazione e l’apprendimento automatico stanno trasformando il modo in cui opera DNV GL, partendo dagli uffici fino ad arrivare ai periti sul campo.<\/p>\n

“Apprendimento automatico significa che basta una frazione di secondo per instradare un messaggio di posta elettronica. Siamo in grado di gestire le priorit\u00e0 e possiamo promettere ai nostri clienti una risposta entro quattro ore e dedicare quattro ore alla risposta, senza perder tempo a smistare la posta.”<\/em><\/p>\n

Kristian Ramsrud, Machine Learning Team Lead, Maritime Production Systems, DNV GL<\/p><\/blockquote>\n

Leggi il caso di successo completo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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